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    <h2>立项依据</h2>
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      <ul>
        <li v-for="(item, index) in basicDataName" :key="index">
          <p>{{ item.name }}</p>
          <div class="text" v-html="item.value" />
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import { ref } from 'vue'

const basicDataName = ref([
  {
    name: '研究目的:',
    value: `
&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp自21世纪起，我国高等教育与城市建设迎来了迅猛的发展。现代大学校园以宽阔的面积、耸立的高楼、迷人的景色和便捷的交通为特点，彰显出“宏伟”、“现代”、“美丽”的特质，成为了观光的绝佳之地。然而，相较于无人驾驶观光车，传统观光车在安全性、运营的灵活性、环保特性、成本效益、技术革新以及游客体验等方面均显得稍逊一筹。尽管在特定情境下，传统观光车仍可满足基本的观光需求，但随着技术进步以及对效率、安全性和环境友好性的日益增长的需求，无人驾驶观光车以其全面的优势，展现出其在未来观光交通中的潜力和价值。<br>
存在的现实问题：

尽管无人驾驶技术在校园环境中的应用前景广阔，但目前仍存在一些现实问题。首先，传统观光车在安全性、运营灵活性、环保特性、成本效益、技术革新以及游客体验等方面与无人驾驶观光车相比存在不足。其次，尽管自动驾驶技术不断进步，但在精确定位、高效建图和智能路径规划等关键技术上仍需进一步突破。此外，校园环境的复杂性对无人驾驶车辆的实时地图构建、定位和导航提出了更高要求。

提出研究的问题：

如何提升无人驾驶观光车在校园环境中的安全性、运营效率和游客体验？如何通过技术创新，实现无人驾驶观光车在广阔校园环境中的精确定位、高效建图和智能路径规划？如何将无人驾驶观光车与校园文化、科研教学有效融合，以提升校园形象和促进科技成果转化？

解决问题的意义：

提升校园交通体验：通过无人驾驶观光车的应用，可以提供更安全、便捷、环保的校园交通服务，改善师生和访客的校园出行体验。

推动科技创新与教学实践：无人驾驶观光车的研发和应用可以促进校园内科技创新和教学实践的结合，为相关专业学生提供实际操作和研究的平台。

增强校园文化宣传：无人驾驶观光车可以作为传播校园文化的工具，通过车上多媒体系统展示校园特色和亮点，增强师生对校园的归属感和认同感。

促进产教融合与科技成果转化：将无人驾驶技术与校园科研教学相结合，有助于推动产教融合，加速科技成果的转化和应用。

提高校园交通安全与效率：无人驾驶观光车通过智能调度和自动驾驶功能，可以显著提高校园交通安全，减少交通事故，同时优化交通流，缓解拥堵。

展现校园现代化形象：无人驾驶观光车的应用展现了校园的现代化和智能化水平，彰显了校园的创新精神和科技实力，提升了校园形象。

通过解决上述问题，本项目不仅能够为校园带来更安全、便捷、环保的交通方式，还将为无人驾驶技术的发展和应用提供新的视角和实践案例，具有重要的社会和经济意义。`
  },
  {
    name: '研究内容:',
    value: `&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp本项目拟在研究一种采用SLAM技术，结合激光雷达、视觉传感器和GPS的无人驾驶车辆自主导航系统，专为校园环境设计。在已知的校园地图和静态或半静态环境条件下，本系统将实现校园导览功能，具体研究内容包括：<br>
<br>
1、基于SLAM 算法的实时地图构建与定位。在SLAM算法的基础上，观光车能够实时确定当前位置，观察并探索周围环境，并基于这些信息从起点导航至目的地，同时避免碰撞障碍物，因而地图构建与定位，为路径规划算法奠定了基础。<br>
<br>
2、基于SLAM算法的图优化。鉴于校园环境的广阔性会使得建图过程中的误差积累导致构建的地图建图精度低。本项目采用图优化方法，通过在全局地图中整合局部地图作为匹配节点，并运用分支定界方法来加速扫描匹配和回环检测过程，来显著提升图SLAM算法的计算效率。<br>
<br>
3、自主定位与路径规划。通过自主定位和路径规划算法完成观光车的路径规划。在利用传感器数据构建环境地图之后，观光车能够根据对环境的感知和自身定位以及GPS定位信息，在已知场景中进行路径规划，完成整个自主导航过程。<br>
<br>
4、基于视觉传感器辅助激光雷达实现局部实时避障。为了保证观光车在校园环境中的自主导航。利用视觉传感器辅助激光雷达识别行驶过程中的障碍、车辆和行人，实现局部实时避障和避让行人，保证了观光车在动态环境下仍能顺利完成自主导航过程。<br>
<br>
5、基于实时定位的自动语音导览。结合观光车的实时位置、构建的地图、GPS定位和已知地图信息，系统能够实现自动语音播报和介绍校园的功能。通过预先录制的语音播报和校园风光讲解，系统将根据观光车的具体位置自动选择并播放相应的内容。<br>
`
  },
  {
    name: '国、内外研究现状和发展动态:',
    value: `
  无人驾驶汽车的研究起源于20世纪70年代，美国和德国在该领域的研究一直处于领先地位。早在20世纪80年代，美国便启动了自主地面车辆（ALV）计划，成功研发了一款能在校园环境中自主行驶的8轮无人车平台，尽管其行驶速度相对较慢。相较之下，我国在无人驾驶技术的研发起步较晚，直到20世纪80年代末期才开始。然而，得益于政府和科研机构的大力支持与投入，我国无人驾驶技术迅速发展，目前已跻身世界先进行列。<br>
  <br>
  在国内，湖北省人民政府门户网站报道了国内首个自动驾驶主题景区—龙灵山的落户，该项目引入了国内首款完全自主研发的L4级5G自动驾驶汽车。同时，易成智行等企业已与多家单位合作，成功开发了5G无人驾驶观光车等新型智慧驾驶车型，这些创新展示了无人驾驶观光车在提升旅游体验方面的广阔潜力。<br>
  <br>
  放眼国际，瑞典、挪威等国家已开始试点无人公交车服务，并与邮政服务机构合作运营。在美国，谷歌旗下的Waymo公司也在凤凰城及亚利桑那州等地对全无人驾驶汽车进行测试。这些实践证明了无人驾驶技术在全球范围内的快速发展和广泛应用前景。<br>
  `
  },
  {
    name: '创新点与项目特色:',
    value: `
  自动驾驶校园观光车的创新点与项目特色主要体现在以下几个方面：<br>
<br>
1、技术集成与安全性能高：车辆集成了先进的传感器套件，包括激光雷达和摄像头，配合SLAM算法，不仅实现了精确的环境感知和实时运动控制，还显著提升了行车的安全性和稳定性。同时，通过实时环境扫描和交通标识识别，有效降低了事故风险，并配备了避撞、主动制动等安全特性。<br>
<br>
2、便捷环保的服务体验：自动驾驶观光车通过数字化智能调度系统，提供了高效、个性化的出行服务。电动驱动的设计实现了低能耗和零排放，符合绿色环保的校园出行理念，同时，师生可以通过手机预订车辆，享受自主选择路线和时间的便捷服务。<br>
<br>
3、校园文化与科研教学的融合：观光车不仅是校园交通的载体，也是校园文化的传播者和科研教学的平台。通过特色观光路线和车上多媒体系统，增强了校园文化的体验和传播。此外，为计算机科学、自动化、人工智能等专业学生提供了一个真实环境下的研发与测试平台，促进了产教融合和科技成果转化。<br>
`
  },
  {
    name: '技术路线、拟解决的问题及预期成果:',
    value: `
  1）技术路线、拟解决的问题<br>
<br>
为实现无人驾驶车辆的自主导航，必须攻克三大关键技术挑战：精确定位、高效建图和智能路径规划。<br>
<br>
涉及SLAM算法与导航框架如图1所示，本项目采用SLAM算法，结合激光雷达和视觉传感器，精确捕捉周围环境的距离信息，为观光车提供定位并构建详尽的场景地图，这为后续的路径规划奠定了坚实的数据基础。在完成地图构建后，系统将进一步执行基于目标位置和车当前位置的全局路径规划，并融合局部路径规划技术，以实现车在行驶过程中的实时运动控制和动态障碍避让。<br>
<br>
<br>
<br>
<br><img src="https://picsum.photos/1001/1001" width="100%"/><br>
图1 SLAM算法与导航框架<br>
<br>
具体技术路线、拟解决的问题如下：<br>
<br>
1、基于SLAM 算法的实时地图构建与定位的实现。<br>
<br>
在如图2所示的现有无人驾驶小车上，实现实时地图构建与定位。SLAM算法的核心在于使小车在未知或变化的环境中进行自我定位，并同步构建一致的环境地图。为此，小车需利用传感器来感知其运动和位置信息。本项目主要采用激光雷达和里程计作为传感器。激光雷达通过采集环境数据，对局部和全局地图进行创建。而里程计则通过光电编码器记录的脉冲数，计算车轮转动的弧度，从而测量观光车在特定时间内的移动距离，为小车的运动状态和位姿提供精确的数据支持。<br>
<br>
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<br><img src="https://picsum.photos/1000/1000" width="100%"/><br>
图2 现有无人驾驶小车<br>
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2、 基于SLAM算法的图优化的实现。<br>
<br>
为提升SLAM算法在广阔校园环境中的性能，本项目采用基于图优化的方法对其进行改进。由于校园范围宽广，传统的SLAM算法在建图过程中容易产生误差累积和地图漂移，这些问题严重影响了导航的准确性和可靠性。针对这一问题，项目引入图优化技术，该技术将SLAM问题分解为前端和后端两个部分，其中小车的位姿及其约束通过节点和边在图中表示。<br>
<br>
在前端完成局部地图构建后，后端随即启动，采用最小二乘法，基于预测量和观测量之间的误差进行优化计算。这一过程能有效消除前端可能遗留的累积误差，显著提升SLAM算法在建图精度、实时性和鲁棒性方面的性能。图优化方法改进的SLAM算法框架如图3所示，清晰展示了算法的逻辑结构和处理流程。<br>
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<br><img src="https://picsum.photos/1002/1002" width="100%"/><br>
图3 基于图优化方法改进SLAM算法框架<br>
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3、自主定位与路径规划的实现。<br>
<br>
观光车利用自主定位和路径规划算法来实现其导航任务。基于SLAM地图的观光车路径规划方法如图4所示，系统通过应用改进的图优化SLAM算法来构建精确的场景地图，并结合自适应蒙特卡洛定位算法确定自身位置，观光车能够根据对周围环境的感知、蒙特卡洛定位信息和GPS定位，在已知场景中进行路径规划，完成自主导航的整个过程。尽管观光车的实际行驶路径可能会与预设的全局路径出现偏差，且在实际行驶中可能会遇到未知的动态障碍，但观光车能够通过局部路径规划方法进行实时的路线调整和障碍避让，确保行驶的安全性和效率。其中，蒙特卡洛定位算法是一种基于粒子滤波的机器人定位算法，融合多种传感器数据能提高定位的准确性，尤其适用于未知或部分已知的环境中的自主导航任务。<br>
<br>
<br>
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<br><img src="https://picsum.photos/1003/1003" width="100%"/><br>
图4 基于SLAM地图的观光车路径规划方法<br>
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4、基于视觉传感器辅助激光雷达实现局部实时避障。<br>
<br>
基于传感器和局部路径规划算法的局部实时避障框架如图5所示，利用视觉传感器能获取大量环境信息的特点来辅助激光雷达快速识别障碍、来往车辆和行人，在通过局部路径算法实现行驶过程中的路线改变，用于实时运动控制而实现实时避障和避让行人，确保行驶过程中的安全性和稳定性。<br>
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<br><img src="https://picsum.photos/1004/1004" width="100%"/><br>
图5 基于传感器和局部路径规划算法的局部实时避障框架<br>
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<br>
5、基于实时定位的自动语音导览的实现。<br>
<br>
利用观光车的实时定位、动态构建的地图以及通过GPS定位和预先绘制的校园地图匹配，实现自动语音播报及介绍校园功能。该功能通过SLAM算法对观光车进行精确的建图和定位，并与GPS定位信息和已知的校园地图数据相结合，准确确定观光车在校园中的具体位置。基于这一定位信息，系统将自动触发播放与当前位置相关的校园介绍语音，为乘客提供丰富的信息和知识，自动语言播报流程如图6所示。<br>
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<br><img src="https://picsum.photos/1005/10005" width="100%"/><br>
图6 自动语言播报流程<br>
<br>
校园地图导航规划如图7所示，根据校园现有布局，观光车预设了两条特色游览线路，均配备有自动的校园观光语音播报系统，用以讲述校园故事和展示校园风光。<br>
<br>
路线一：全景校园游，起点设在学校大门，途经教学楼、商业街、运动场、学生宿舍、图书馆，最终环绕至信科湖，让游客尽享校园的自然美景和文化氛围。<br>
<br>
路线二：学术探秘游，同样从学校大门启程，带领游客依次参观创新创业学院、明志楼、信科之眼、敦明楼、图书馆、信义楼、敏思楼和博文楼，展现校园的现代化教学设施和浓厚的学术气息。<br>
<br>
此外，游客还可以根据自己的兴趣自由规划路线，享受个性化的游览体验。观光车在行驶中，将通过实时位置追踪与校园地图数据的比对，智能触发多媒体系统，适时讲述校园故事或介绍校园风光，为游客提供互动性和教育性兼具的游览体验。<br>
<br>
<br>
<br><img src="https://picsum.photos/1006/1006" width="100%"/><br>
图7 校园地图导航规划<br>
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（2）预期成果<br>
<br>
1、实现基于SLAM算法的自动导航；<br>
<br>
2、实现自动校园导览服务；<br>
  `
  },
  {
    name: '项目研究进度安排:',
    value: `
  项目整体时间安排：2024年6月至2025年4月<br>
<br>
(1) 2024年6月至7月： 项目初阶段相关各项讨论以及方案系统设计；<br>
<br>
(2) 2024年8月至9月：基于电动无人车XT-RC1的观光车设计与实现：<br>
<br>
(3) 2024年10月至11月：进行算法的仿真实验；<br>
<br>
(4) 2024年11月至12月： 针对ＳＬＡＭ与路径规划算法法进行实际场景下的校园观光车自主导航实验；<br>
<br>
(5) 2024年12月至2025年1月：算法改进，实现建图、路径规划和实时避障性能间的平衡；<br>
<br>
(6) 2025年2月至3月：实现自动化的校园导览服务；<br>
<br>
(7) 2025年4月：完成整体验证，撰写总结报告。<br>
  `
  },
  {
    name: '已有基础 -- 与本项目有关的研究积累和已取得的成绩:',
    value: `
  与本项目有关的研究积累和已取得的成绩<br>
<br>
(1) 2023年1月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文设计；<br>
<br>
(2) 2023年2月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文撰写；<br>
<br>
(3) 2023年3月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文提交；<br>
<br>
(4) 2023年4月：完成《基于SLAM的
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(1) 2023年1月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文设计；<br>
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(2) 2023年2月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文撰写；<br>
<br>
(3) 2023年3月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文提交；<br>
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(4) 2023年4月：完成《基于SLAM的
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项目负责人徐炜捷参加过参加过“第十八届全国大学生智能汽车竞赛室外赛”并获智能驾驶挑战赛全国二等奖；“第十八届全国大学生智能汽车竞赛华南赛区”并获负压电磁组二等奖。有着丰富比赛经验和扎实的理论基础。熟悉Cartographer 算法，对SLAM算法有一定开发经验看，能熟练的使用rvizz 、gazebo以及rqt工具箱等可视化仿真工具，在比赛中学习积累经验为完成此次的项目打下了坚实的基础。<br>
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(1) 2023年1月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文设计；<br>
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(2) 2023年2月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文撰写；<br>
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(3) 2023年3月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文提交；<br>
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(4) 2023年4月：完成《基于SLAM的
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(1) 2023年1月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文设计；<br>
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(2) 2023年2月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文撰写；<br>
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(3) 2023年3月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文提交；<br>
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(4) 2023年4月：完成《基于SLAM的
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项目成员张继熠，参加智能车极速越野比赛积累了定位及算法相关知识，对建图定位和智能车的设计有着较多的经验，这些经验对项目起重要作用。<br>
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(1) 2023年1月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文设计；<br>
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(2) 2023年2月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文撰写；<br>
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(3) 2023年3月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文提交；<br>
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(4) 2023年4月：完成《基于SLAM的
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(1) 2023年1月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文设计；<br>
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(2) 2023年2月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文撰写；<br>
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(3) 2023年3月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文提交；<br>
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(4) 2023年4月：完成《基于SLAM的
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项目成员汪鹏宇参加 “第十三届蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛”并获广西赛区单片机设计开发大学生组三等奖、“全国大学生工程训练综合能力竞赛”并获智能搬运小车组三等奖、参加 “第十四届蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛”并获广西赛区嵌入式开发大学生组二等奖，有着丰富比赛经验和扎实的理论基础。<br>
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(1) 2023年1月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文设计；<br>
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(2) 2023年2月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文撰写；<br>
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(3) 2023年3月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文提交；<br>
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(4) 2023年4月：完成《基于SLAM的
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(1) 2023年1月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文设计；<br>
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(2) 2023年2月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文撰写；<br>
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(3) 2023年3月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文提交；<br>
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(4) 2023年4月：完成《基于SLAM的
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项目成员辛国闻和谭富鑫参加过“第十八届全国大学生智能汽车竞赛室外赛”并获智能驾驶挑战赛全国二等奖，对于无人驾驶有着坚实的操作基础。为项目开展积累了经验。<br>
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(1) 2023年1月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文设计；<br>
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(2) 2023年2月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文撰写；<br>
<br>
(3) 2023年3月：完成《基于SLAM的校园观光车自主导航系统》的论文提交；<br>
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(4) 2023年4月：完成《基于SLAM的
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  `
  },
  {
    name: '已有基础 -- 已具备的条件，尚缺少的条件及解决方法:',
    value: `
  目前我们已有电动无人车XT-RC1，校园观光车的硬件平台是在此基础上进行改装而来。该车自带英特尔主控，激光雷达，G<br>PS模块。
<br>
现在缺少一个场地用于SLAM算法的定位和建图以及观光车的自动驾驶测试。<br>
  `
  }
])
</script>
<style lang="less" scoped>
.project-basis {
  h2 {
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  .body {
    margin-bottom: 50px;
    .text {
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      margin-top: 10px;
      cursor: text;
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    ul {
      li {
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        p {
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